{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 一、实战篇：基于LightGBM的量化选股\n",
    "## 1.1 概述"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "接下来，我们使用上述学到的知识，借助 LightGBM 机器学习模型，进行量化选股实践操作。首先需要把选股问题转化为监督学习的问题。那么如何转化呢？常规的一些方法是预测股价增长来进行选股，此处，为简单期间，我们将其转化为一个分类问题：考虑短期策略搭建，即持股周期不能多于5天。如果一支股票在 **未来5天里最高增长大于5%，最大损失大于-3%**，我们将其标签标记为 `1`，即选择该股进行投资，其他标签标记为 `0`，即不选择。\n",
    "\n",
    "解决一个监督学习通常有以下步骤：\n",
    "\n",
    "1. 收集训练样本并进行特征选择（特征工程）；\n",
    "2. 选择度量性能的指标\n",
    "3. 选择模型并优化算法；\n",
    "4. 评估模型的性能；\n",
    "5. 样本外预测。\n",
    "\n",
    "以下我们将用代码实现我们的选股方案。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1.2 数据下载\n",
    "\n",
    "借助 `tushare` 工具，可以轻松地下载股票信息，此处主要用到了两个数据：\n",
    "\n",
    "- `company_info.csv`：此数据表包含股票的基础信息数据，包含股票代码、名称、上市日期、退市日期等，需要注意的是，`tushare` 账号只有达到 120 个积分才能下载此数据（且一个小时只能引用借口一次），可以通过注册（100积分），然后修改信息（20积分）完成。当然，本代码也会直接提供该信息表。\n",
    "- `ts_code + _NormalData.csv`：此数据集，包含 `company_info.csv` 中的所有股票交易信息，可以通过下面的代码进行免费爬取。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. **获取股票基础信息**：以便后续爬取股票的交易信息"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "mytoken = ' ' # 填入您tushare的token"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tushare as ts\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import os\n",
    "import numpy as np\n",
    "import time\n",
    "from tqdm import tqdm\n",
    "\n",
    "\"\"\"\n",
    "获取历史数据\n",
    "\"\"\"\n",
    "\n",
    "save_path = './stock'\n",
    "if not os.path.exists(save_path):\n",
    "    os.mkdir(save_path)\n",
    "    \n",
    "# 存储股票交易信息    \n",
    "stock_inf_path = os.path.join(base_path,  'OldData')\n",
    "if not os.path.exists(stock_inf_path):\n",
    "    os.mkdir(stock_inf_path)\n",
    "    \n",
    "company_path = os.path.join(save_path, 'company_info.csv')\n",
    "\n",
    "#设置起始日期\n",
    "startdate = '20180701'\n",
    "enddate = '20230630'\n",
    "\n",
    "\n",
    "#获取基础信息数据，包括股票代码、名称、上市日期、退市日期等    \n",
    "if os.path.exists(company_path):\n",
    "    pool = pd.read_csv(company_path, encoding='utf-8', index_col = 0)\n",
    "else:\n",
    "    mytoken = mytoken \n",
    "    ts.set_token(mytoken)\n",
    "    pro = ts.pro_api()\n",
    "    pool = pro.stock_basic(exchange='',\n",
    "                           list_status='L',\n",
    "                           adj='qfq',\n",
    "                           fields='ts_code, symbol,name,area,industry,fullname,list_date, market,exchange,is_hs')\n",
    "\n",
    "    # 因为穷没开通创业板和科创板权限，这里只考虑主板和中心板\n",
    "    pool = pool[pool['market'].isin(['主板', '中小板'])].reset_index()\n",
    "    pool.to_csv(os.path.join(save_path, 'company_info.csv'), index=False, encoding='utf-8')\n",
    "\n",
    "print('获得上市股票总数：', len(pool)-1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2. 爬取股票的交易信息"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "if os.path.exists(path):\n",
    "    pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "正在获取第1家，股票代码000001.SZ.\n",
      "正在获取第2家，股票代码000002.SZ.\n",
      "正在获取第3家，股票代码000004.SZ.\n",
      "正在获取第4家，股票代码000005.SZ.\n",
      "正在获取第5家，股票代码000006.SZ.\n",
      "正在获取第6家，股票代码000007.SZ.\n",
      "正在获取第7家，股票代码000008.SZ.\n",
      "正在获取第8家，股票代码000009.SZ.\n",
      "正在获取第9家，股票代码000010.SZ.\n",
      "正在获取第10家，股票代码000011.SZ.\n",
      "正在获取第11家，股票代码000012.SZ.\n",
      "正在获取第12家，股票代码000014.SZ.\n",
      "正在获取第13家，股票代码000016.SZ.\n",
      "正在获取第14家，股票代码000017.SZ.\n",
      "正在获取第15家，股票代码000019.SZ.\n",
      "正在获取第16家，股票代码000020.SZ.\n",
      "正在获取第17家，股票代码000021.SZ.\n",
      "正在获取第18家，股票代码000023.SZ.\n",
      "正在获取第19家，股票代码000025.SZ.\n",
      "正在获取第20家，股票代码000026.SZ.\n",
      "正在获取第21家，股票代码000027.SZ.\n",
      "正在获取第22家，股票代码000028.SZ.\n",
      "正在获取第23家，股票代码000029.SZ.\n",
      "正在获取第24家，股票代码000030.SZ.\n",
      "正在获取第25家，股票代码000031.SZ.\n",
      "正在获取第26家，股票代码000032.SZ.\n",
      "正在获取第27家，股票代码000034.SZ.\n",
      "正在获取第28家，股票代码000035.SZ.\n",
      "正在获取第29家，股票代码000036.SZ.\n",
      "正在获取第30家，股票代码000037.SZ.\n",
      "正在获取第31家，股票代码000039.SZ.\n",
      "正在获取第32家，股票代码000040.SZ.\n",
      "正在获取第33家，股票代码000042.SZ.\n",
      "正在获取第34家，股票代码000045.SZ.\n",
      "正在获取第35家，股票代码000046.SZ.\n",
      "正在获取第36家，股票代码000048.SZ.\n",
      "正在获取第37家，股票代码000049.SZ.\n",
      "正在获取第38家，股票代码000050.SZ.\n",
      "正在获取第39家，股票代码000055.SZ.\n",
      "正在获取第40家，股票代码000056.SZ.\n",
      "正在获取第41家，股票代码000058.SZ.\n",
      "正在获取第42家，股票代码000059.SZ.\n",
      "正在获取第43家，股票代码000060.SZ.\n",
      "正在获取第44家，股票代码000061.SZ.\n",
      "正在获取第45家，股票代码000062.SZ.\n",
      "正在获取第46家，股票代码000063.SZ.\n",
      "正在获取第47家，股票代码000065.SZ.\n",
      "正在获取第48家，股票代码000066.SZ.\n",
      "正在获取第49家，股票代码000068.SZ.\n",
      "正在获取第50家，股票代码000069.SZ.\n",
      "正在获取第51家，股票代码000070.SZ.\n",
      "正在获取第52家，股票代码000078.SZ.\n",
      "正在获取第53家，股票代码000088.SZ.\n",
      "正在获取第54家，股票代码000089.SZ.\n",
      "正在获取第55家，股票代码000090.SZ.\n",
      "正在获取第56家，股票代码000096.SZ.\n",
      "正在获取第57家，股票代码000099.SZ.\n",
      "正在获取第58家，股票代码000100.SZ.\n",
      "正在获取第59家，股票代码000151.SZ.\n",
      "正在获取第60家，股票代码000153.SZ.\n",
      "正在获取第61家，股票代码000155.SZ.\n",
      "正在获取第62家，股票代码000156.SZ.\n",
      "正在获取第63家，股票代码000157.SZ.\n",
      "正在获取第64家，股票代码000158.SZ.\n",
      "正在获取第65家，股票代码000159.SZ.\n",
      "正在获取第66家，股票代码000166.SZ.\n",
      "正在获取第67家，股票代码000301.SZ.\n",
      "正在获取第68家，股票代码000333.SZ.\n",
      "正在获取第69家，股票代码000338.SZ.\n",
      "正在获取第70家，股票代码000400.SZ.\n",
      "正在获取第71家，股票代码000401.SZ.\n",
      "正在获取第72家，股票代码000402.SZ.\n",
      "正在获取第73家，股票代码000403.SZ.\n",
      "正在获取第74家，股票代码000404.SZ.\n",
      "正在获取第75家，股票代码000407.SZ.\n",
      "正在获取第76家，股票代码000408.SZ.\n",
      "正在获取第77家，股票代码000409.SZ.\n",
      "正在获取第78家，股票代码000410.SZ.\n",
      "正在获取第79家，股票代码000411.SZ.\n",
      "正在获取第80家，股票代码000413.SZ.\n",
      "正在获取第81家，股票代码000415.SZ.\n",
      "正在获取第82家，股票代码000416.SZ.\n",
      "正在获取第83家，股票代码000417.SZ.\n",
      "正在获取第84家，股票代码000419.SZ.\n",
      "正在获取第85家，股票代码000420.SZ.\n",
      "正在获取第86家，股票代码000421.SZ.\n",
      "正在获取第87家，股票代码000422.SZ.\n",
      "正在获取第88家，股票代码000423.SZ.\n",
      "正在获取第89家，股票代码000425.SZ.\n",
      "正在获取第90家，股票代码000426.SZ.\n",
      "正在获取第91家，股票代码000428.SZ.\n",
      "正在获取第92家，股票代码000429.SZ.\n",
      "正在获取第93家，股票代码000430.SZ.\n",
      "正在获取第94家，股票代码000488.SZ.\n",
      "正在获取第95家，股票代码000498.SZ.\n",
      "正在获取第96家，股票代码000501.SZ.\n",
      "正在获取第97家，股票代码000503.SZ.\n",
      "正在获取第98家，股票代码000504.SZ.\n",
      "正在获取第99家，股票代码000505.SZ.\n",
      "正在获取第100家，股票代码000506.SZ.\n",
      "正在获取第101家，股票代码000507.SZ.\n",
      "正在获取第102家，股票代码000509.SZ.\n",
      "正在获取第103家，股票代码000510.SZ.\n",
      "正在获取第104家，股票代码000513.SZ.\n",
      "正在获取第105家，股票代码000514.SZ.\n",
      "正在获取第106家，股票代码000516.SZ.\n",
      "正在获取第107家，股票代码000517.SZ.\n",
      "正在获取第108家，股票代码000518.SZ.\n",
      "正在获取第109家，股票代码000519.SZ.\n",
      "正在获取第110家，股票代码000520.SZ.\n",
      "正在获取第111家，股票代码000521.SZ.\n",
      "正在获取第112家，股票代码000523.SZ.\n",
      "正在获取第113家，股票代码000524.SZ.\n",
      "正在获取第114家，股票代码000525.SZ.\n",
      "正在获取第115家，股票代码000526.SZ.\n",
      "正在获取第116家，股票代码000528.SZ.\n",
      "正在获取第117家，股票代码000529.SZ.\n",
      "正在获取第118家，股票代码000530.SZ.\n",
      "正在获取第119家，股票代码000531.SZ.\n",
      "正在获取第120家，股票代码000532.SZ.\n",
      "正在获取第121家，股票代码000533.SZ.\n",
      "正在获取第122家，股票代码000534.SZ.\n",
      "正在获取第123家，股票代码000536.SZ.\n",
      "正在获取第124家，股票代码000537.SZ.\n",
      "正在获取第125家，股票代码000538.SZ.\n",
      "正在获取第126家，股票代码000539.SZ.\n",
      "正在获取第127家，股票代码000541.SZ.\n",
      "正在获取第128家，股票代码000543.SZ.\n",
      "正在获取第129家，股票代码000544.SZ.\n",
      "正在获取第130家，股票代码000545.SZ.\n",
      "正在获取第131家，股票代码000546.SZ.\n",
      "正在获取第132家，股票代码000547.SZ.\n",
      "正在获取第133家，股票代码000548.SZ.\n",
      "正在获取第134家，股票代码000550.SZ.\n",
      "正在获取第135家，股票代码000551.SZ.\n",
      "正在获取第136家，股票代码000552.SZ.\n",
      "正在获取第137家，股票代码000553.SZ.\n",
      "正在获取第138家，股票代码000554.SZ.\n",
      "正在获取第139家，股票代码000555.SZ.\n",
      "正在获取第140家，股票代码000557.SZ.\n",
      "正在获取第141家，股票代码000558.SZ.\n",
      "正在获取第142家，股票代码000559.SZ.\n",
      "正在获取第143家，股票代码000560.SZ.\n",
      "正在获取第144家，股票代码000561.SZ.\n",
      "正在获取第145家，股票代码000563.SZ.\n",
      "正在获取第146家，股票代码000564.SZ.\n",
      "正在获取第147家，股票代码000565.SZ.\n",
      "正在获取第148家，股票代码000566.SZ.\n",
      "正在获取第149家，股票代码000567.SZ.\n",
      "正在获取第150家，股票代码000568.SZ.\n",
      "正在获取第151家，股票代码000570.SZ.\n",
      "正在获取第152家，股票代码000571.SZ.\n",
      "正在获取第153家，股票代码000572.SZ.\n",
      "正在获取第154家，股票代码000573.SZ.\n",
      "正在获取第155家，股票代码000576.SZ.\n",
      "正在获取第156家，股票代码000581.SZ.\n",
      "正在获取第157家，股票代码000582.SZ.\n",
      "正在获取第158家，股票代码000584.SZ.\n",
      "正在获取第159家，股票代码000586.SZ.\n",
      "正在获取第160家，股票代码000589.SZ.\n",
      "正在获取第161家，股票代码000590.SZ.\n",
      "正在获取第162家，股票代码000591.SZ.\n",
      "正在获取第163家，股票代码000592.SZ.\n",
      "正在获取第164家，股票代码000593.SZ.\n",
      "正在获取第165家，股票代码000595.SZ.\n",
      "正在获取第166家，股票代码000596.SZ.\n",
      "正在获取第167家，股票代码000597.SZ.\n",
      "正在获取第168家，股票代码000598.SZ.\n",
      "正在获取第169家，股票代码000599.SZ.\n",
      "正在获取第170家，股票代码000600.SZ.\n",
      "正在获取第171家，股票代码000601.SZ.\n",
      "正在获取第172家，股票代码000603.SZ.\n",
      "正在获取第173家，股票代码000605.SZ.\n",
      "正在获取第174家，股票代码000607.SZ.\n",
      "正在获取第175家，股票代码000608.SZ.\n",
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      "正在获取第177家，股票代码000610.SZ.\n",
      "正在获取第178家，股票代码000612.SZ.\n",
      "正在获取第179家，股票代码000615.SZ.\n",
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      "正在获取第2489家，股票代码601949.SH.\n",
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      "正在获取第2499家，股票代码601985.SH.\n",
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      "正在获取第2501家，股票代码601989.SH.\n",
      "正在获取第2502家，股票代码601990.SH.\n",
      "正在获取第2503家，股票代码601991.SH.\n",
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      "正在获取第2506家，股票代码601996.SH.\n",
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    "j = 1\n",
    "for i in pool.ts_code:\n",
    "    print('正在获取第%d家，股票代码%s.' % (j, i))\n",
    "    #接口限制访问200次/分钟，加一点微小的延时防止被ban\n",
    "    path = os.path.join(stock_inf_path, i + '_NormalData.csv')\n",
    "    j += 1\n",
    "    \n",
    "    if os.path.exists(path):\n",
    "        pass\n",
    "    else:\n",
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    "        try:\n",
    "            df = df.sort_values('trade_date', ascending=True)\n",
    "            df.to_csv(path, index=False)\n",
    "        except:\n",
    "            print(i)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1.3 数据预处理\n",
    "\n",
    "- 变量定义"
   ]
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   "cell_type": "code",
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   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
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       "\n",
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       "    }\n",
       "\n",
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       "      <th>list_date</th>\n",
       "      <th>is_hs</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>index</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>000001.SZ</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>平安银行</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>银行</td>\n",
       "      <td>平安银行股份有限公司</td>\n",
       "      <td>主板</td>\n",
       "      <td>SZSE</td>\n",
       "      <td>19910403</td>\n",
       "      <td>S</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>000002.SZ</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>万科A</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>全国地产</td>\n",
       "      <td>万科企业股份有限公司</td>\n",
       "      <td>主板</td>\n",
       "      <td>SZSE</td>\n",
       "      <td>19910129</td>\n",
       "      <td>S</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>000004.SZ</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>国华网安</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>软件服务</td>\n",
       "      <td>深圳国华网安科技股份有限公司</td>\n",
       "      <td>主板</td>\n",
       "      <td>SZSE</td>\n",
       "      <td>19910114</td>\n",
       "      <td>N</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>000005.SZ</td>\n",
       "      <td>5</td>\n",
       "      <td>ST星源</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>环境保护</td>\n",
       "      <td>深圳世纪星源股份有限公司</td>\n",
       "      <td>主板</td>\n",
       "      <td>SZSE</td>\n",
       "      <td>19901210</td>\n",
       "      <td>N</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>000006.SZ</td>\n",
       "      <td>6</td>\n",
       "      <td>深振业A</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>区域地产</td>\n",
       "      <td>深圳市振业(集团)股份有限公司</td>\n",
       "      <td>主板</td>\n",
       "      <td>SZSE</td>\n",
       "      <td>19920427</td>\n",
       "      <td>S</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "         ts_code  symbol  name area industry         fullname market exchange  \\\n",
       "index                                                                           \n",
       "0      000001.SZ       1  平安银行   深圳       银行       平安银行股份有限公司     主板     SZSE   \n",
       "1      000002.SZ       2   万科A   深圳     全国地产       万科企业股份有限公司     主板     SZSE   \n",
       "2      000004.SZ       4  国华网安   深圳     软件服务   深圳国华网安科技股份有限公司     主板     SZSE   \n",
       "3      000005.SZ       5  ST星源   深圳     环境保护     深圳世纪星源股份有限公司     主板     SZSE   \n",
       "4      000006.SZ       6  深振业A   深圳     区域地产  深圳市振业(集团)股份有限公司     主板     SZSE   \n",
       "\n",
       "       list_date is_hs  \n",
       "index                   \n",
       "0       19910403     S  \n",
       "1       19910129     S  \n",
       "2       19910114     N  \n",
       "3       19901210     N  \n",
       "4       19920427     S  "
      ]
     },
     "execution_count": 59,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pool.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "可以发现，股票交易信息中有不少离散变量，因此，需要对这些离散变量进行编码，如下是一些编码变量的设置"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 60,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 模型训练\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import os\n",
    "import tqdm\n",
    "\n",
    "base_path = 'stock'\n",
    "\n",
    "market_map = {'主板':0, '中小板':1}\n",
    "exchange_map = {'SZSE':0, 'SSE':1}\n",
    "is_hs_map = {'S':0, 'N':1, 'H':2}\n",
    "\n",
    "area_map = {'深圳': 0, '北京': 1, '吉林': 2, '江苏': 3, '辽宁': 4, '广东': 5, '安徽': 6, '四川': 7, '浙江': 8,\n",
    "            '湖南': 9, '河北': 10, '新疆': 11, '山东': 12, '河南': 13, '山西': 14, '江西': 15, '青海': 16, \n",
    "            '湖北': 17, '内蒙': 18, '海南': 19, '重庆': 20, '陕西': 21, '福建': 22, '广西': 23, '天津': 24, \n",
    "            '云南': 25, '贵州': 26, '甘肃': 27, '宁夏': 28, '黑龙江': 29, '上海': 30, '西藏': 31}\n",
    "\n",
    "industry_map = {'银行': 0, '全国地产': 1, '生物制药': 2, '环境保护': 3, '区域地产': 4, '酒店餐饮': 5, '运输设备': 6, \n",
    " '综合类': 7, '建筑工程': 8, '玻璃': 9, '家用电器': 10, '文教休闲': 11, '其他商业': 12, '元器件': 13, \n",
    " 'IT设备': 14, '其他建材': 15, '汽车服务': 16, '火力发电': 17, '医药商业': 18, '汽车配件': 19, '广告包装': 20, \n",
    " '轻工机械': 21, '新型电力': 22, '饲料': 23, '电气设备': 24, '房产服务': 25, '石油加工': 26, '铅锌': 27, '农业综合': 28,\n",
    " '批发业': 29, '通信设备': 30, '旅游景点': 31, '港口': 32, '机场': 33, '石油贸易': 34, '空运': 35, '医疗保健': 36,\n",
    " '商贸代理': 37, '化学制药': 38, '影视音像': 39, '工程机械': 40, '软件服务': 41, '证券': 42, '化纤': 43, '水泥': 44, \n",
    " '专用机械': 45, '供气供热': 46, '农药化肥': 47, '机床制造': 48, '多元金融': 49, '百货': 50, '中成药': 51, '路桥': 52, \n",
    " '造纸': 53, '食品': 54, '黄金': 55, '化工原料': 56, '矿物制品': 57, '水运': 58, '日用化工': 59, '机械基件': 60, \n",
    " '汽车整车': 61, '煤炭开采': 62, '铁路': 63, '染料涂料': 64, '白酒': 65, '林业': 66, '水务': 67, '水力发电': 68, \n",
    " '互联网': 69, '旅游服务': 70, '纺织': 71, '铝': 72, '保险': 73, '园区开发': 74, '小金属': 75, '铜': 76, '普钢': 77, \n",
    " '航空': 78, '特种钢': 79, '种植业': 80, '出版业': 81, '焦炭加工': 82, '啤酒': 83, '公路': 84, '超市连锁': 85, \n",
    " '钢加工': 86, '渔业': 87, '农用机械': 88, '软饮料': 89, '化工机械': 90, '塑料': 91, '红黄酒': 92, '橡胶': 93, '家居用品': 94,\n",
    " '摩托车': 95, '电器仪表': 96, '服饰': 97, '仓储物流': 98, '纺织机械': 99, '电器连锁': 100, '装修装饰': 101, '半导体': 102, \n",
    " '电信运营': 103, '石油开采': 104, '乳制品': 105, '商品城': 106, '公共交通': 107, '船舶': 108, '陶瓷': 109}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 离散变量编码\n",
    "\n",
    "\n",
    "首先是上市公司数据读取，这里简单对是否是ST公司进行了处理。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 66,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def JudgeST(x):\n",
    "    if 'ST' in x:\n",
    "        return 1\n",
    "    else:\n",
    "        return 0\n",
    "    \n",
    "col = ['open', 'high', 'low', 'pre_close',]\n",
    "\n",
    "company_info = pd.read_csv(os.path.join(base_path, 'company_info.csv'), encoding='utf-8')\n",
    "company_info['is_ST'] = company_info['name'].apply(JudgeST)\n",
    "\n",
    "# 丢弃一些多余的信息\n",
    "company_info.drop(['index', 'symbol', 'fullname'], axis=1, inplace=True)\n",
    "company_info.dropna(inplace=True)\n",
    "company_info['market'] = company_info['market'].map(market_map)\n",
    "company_info['exchange'] = company_info['exchange'].map(exchange_map)\n",
    "company_info['is_hs'] = company_info['is_hs'].map(is_hs_map)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 读取股票交易信息\n",
    "\n",
    "读取股票交易信息，这里去掉一下上市不久的企业"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 79,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3186/3186 [00:04<00:00, 773.88it/s]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "stock_info = pd.DataFrame()\n",
    "remove_stock = []\n",
    "tmp_list = []\n",
    "for ts_code in tqdm.tqdm(company_info['ts_code']):\n",
    "    tmp_df = pd.read_csv(os.path.join(stock_inf_path, ts_code + '_NormalData.csv'))\n",
    "    \n",
    "    # 还需要去除一些停牌时间很久的企业\n",
    "    if len(tmp_df) < 100:  # 去除一些上市不久的企业\n",
    "        remove_stock.append(ts_code)\n",
    "        continue\n",
    "    tmp_df = tmp_df.sort_values('trade_date', ascending=True).reset_index()\n",
    "    tmp_list.append(tmp_df)\n",
    "\n",
    "stock_info = pd.concat(tmp_list)\n",
    "\n",
    "# 定义交易日期映射\n",
    "tmp_list = list(stock_info['trade_date'].unique())\n",
    "date_map = dict(zip(tmp_list, range(len(tmp_list))))\n",
    "\n",
    "ts_code_map = dict(zip(stock_info['ts_code'].unique(), range(stock_info['ts_code'].nunique())))\n",
    "stock_info = stock_info.reset_index()\n",
    "stock_info['ts_code_id'] = stock_info['ts_code'].map(ts_code_map)\n",
    "stock_info.drop('index', axis=1, inplace=True)\n",
    "stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map)\n",
    "stock_info['ts_date_id'] = (10000 + stock_info['ts_code_id']) * 10000 + stock_info['trade_date_id']\n",
    "stock_info = stock_info.merge(company_info, how='left', on='ts_code')\n",
    "stock_info_copy = stock_info.copy()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 80,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>level_0</th>\n",
       "      <th>ts_code</th>\n",
       "      <th>trade_date</th>\n",
       "      <th>open</th>\n",
       "      <th>high</th>\n",
       "      <th>low</th>\n",
       "      <th>close</th>\n",
       "      <th>pre_close</th>\n",
       "      <th>change</th>\n",
       "      <th>pct_chg</th>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <th>trade_date_id</th>\n",
       "      <th>ts_date_id</th>\n",
       "      <th>name</th>\n",
       "      <th>area</th>\n",
       "      <th>industry</th>\n",
       "      <th>market</th>\n",
       "      <th>exchange</th>\n",
       "      <th>list_date</th>\n",
       "      <th>is_hs</th>\n",
       "      <th>is_ST</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>000001.SZ</td>\n",
       "      <td>20180702</td>\n",
       "      <td>9.05</td>\n",
       "      <td>9.05</td>\n",
       "      <td>8.55</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "      <td>9.09</td>\n",
       "      <td>-0.48</td>\n",
       "      <td>-5.28</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>100000000</td>\n",
       "      <td>平安银行</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>银行</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>19910403</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>000001.SZ</td>\n",
       "      <td>20180703</td>\n",
       "      <td>8.69</td>\n",
       "      <td>8.70</td>\n",
       "      <td>8.45</td>\n",
       "      <td>8.67</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "      <td>0.06</td>\n",
       "      <td>0.70</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>100000001</td>\n",
       "      <td>平安银行</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>银行</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>19910403</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>000001.SZ</td>\n",
       "      <td>20180704</td>\n",
       "      <td>8.63</td>\n",
       "      <td>8.75</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "      <td>8.67</td>\n",
       "      <td>-0.06</td>\n",
       "      <td>-0.69</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>100000002</td>\n",
       "      <td>平安银行</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>银行</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>19910403</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>000001.SZ</td>\n",
       "      <td>20180705</td>\n",
       "      <td>8.62</td>\n",
       "      <td>8.73</td>\n",
       "      <td>8.55</td>\n",
       "      <td>8.60</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "      <td>-0.01</td>\n",
       "      <td>-0.12</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>3</td>\n",
       "      <td>100000003</td>\n",
       "      <td>平安银行</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>银行</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>19910403</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>000001.SZ</td>\n",
       "      <td>20180706</td>\n",
       "      <td>8.61</td>\n",
       "      <td>8.78</td>\n",
       "      <td>8.45</td>\n",
       "      <td>8.66</td>\n",
       "      <td>8.60</td>\n",
       "      <td>0.06</td>\n",
       "      <td>0.70</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>4</td>\n",
       "      <td>100000004</td>\n",
       "      <td>平安银行</td>\n",
       "      <td>深圳</td>\n",
       "      <td>银行</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>19910403</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>5 rows × 23 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   level_0    ts_code  trade_date  open  high   low  close  pre_close  change  \\\n",
       "0        0  000001.SZ    20180702  9.05  9.05  8.55   8.61       9.09   -0.48   \n",
       "1        1  000001.SZ    20180703  8.69  8.70  8.45   8.67       8.61    0.06   \n",
       "2        2  000001.SZ    20180704  8.63  8.75  8.61   8.61       8.67   -0.06   \n",
       "3        3  000001.SZ    20180705  8.62  8.73  8.55   8.60       8.61   -0.01   \n",
       "4        4  000001.SZ    20180706  8.61  8.78  8.45   8.66       8.60    0.06   \n",
       "\n",
       "   pct_chg  ...  trade_date_id  ts_date_id  name  area  industry market  \\\n",
       "0    -5.28  ...              0   100000000  平安银行    深圳        银行      0   \n",
       "1     0.70  ...              1   100000001  平安银行    深圳        银行      0   \n",
       "2    -0.69  ...              2   100000002  平安银行    深圳        银行      0   \n",
       "3    -0.12  ...              3   100000003  平安银行    深圳        银行      0   \n",
       "4     0.70  ...              4   100000004  平安银行    深圳        银行      0   \n",
       "\n",
       "  exchange list_date  is_hs  is_ST  \n",
       "0        0  19910403      0      0  \n",
       "1        0  19910403      0      0  \n",
       "2        0  19910403      0      0  \n",
       "3        0  19910403      0      0  \n",
       "4        0  19910403      0      0  \n",
       "\n",
       "[5 rows x 23 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 80,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "stock_info.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 82,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Index(['level_0', 'ts_code', 'trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close',\n",
       "       'pre_close', 'change', 'pct_chg', 'vol', 'amount', 'ts_code_id',\n",
       "       'trade_date_id', 'ts_date_id', 'name', 'area', 'industry', 'market',\n",
       "       'exchange', 'list_date', 'is_hs', 'is_ST'],\n",
       "      dtype='object')"
      ]
     },
     "execution_count": 82,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "stock_info.columns"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1.4 特征工程\n",
    "\n",
    "接下来是一些简单的特征工程。首先是把收盘价、开盘价、最低价、最高价变换一个尺度（相当于盈亏比），若不转换直接放进模型训练可能会增加训练成本。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 83,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "stock_info = stock_info_copy.copy()\n",
    "col = ['close', 'open', 'high', 'low']\n",
    "feature_col = []\n",
    "for tmp_col in col:\n",
    "    stock_info[tmp_col+'_'+'transform'] = (stock_info[tmp_col] - stock_info['pre_close']) / stock_info['pre_close']\n",
    "    feature_col.append(tmp_col+'_'+'transform')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 提取前5天收盘价与今天收盘价的盈亏比"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 84,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "for i in range(5):\n",
    "    tmp_df = stock_info[['ts_date_id', 'close']]\n",
    "    tmp_df = tmp_df.rename(columns={'close':'close_shift_{}'.format(i+1)})\n",
    "    feature_col.append('close_shift_{}'.format(i+1))\n",
    "    tmp_df['ts_date_id'] = tmp_df['ts_date_id'] + i + 1\n",
    "    stock_info = stock_info.merge(tmp_df, how='left', on='ts_date_id')\n",
    "stock_info.drop('level_0', axis=1, inplace=True)\n",
    "# stock_info.dropna(inplace=True)\n",
    "\n",
    "for i in range(5):\n",
    "    stock_info['close_shift_{}'.format(i+1)] = (stock_info['close'] - stock_info['close_shift_{}'.format(i+1)]) / stock_info['close_shift_{}'.format(i+1)]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 定义被预测变量（标签 Labels）\n",
    "\n",
    "在标签制作时，如果一支股票在未来5天里最高增长大于5%，最大损失大于-3%，我们将其标签标记为1，其他标签标记为0。在制作标签时为了防止股价拉到5%瞬间掉下来，此处加了一点容错（6%）。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 85,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "use_col = []\n",
    "for i in range(5):\n",
    "    tmp_df = stock_info[['ts_date_id', 'high', 'low']]\n",
    "    tmp_df = tmp_df.rename(columns={'high':'high_shift_{}'.format(i+1), 'low':'low_shift_{}'.format(i+1)})\n",
    "    use_col.append('high_shift_{}'.format(i+1))\n",
    "    use_col.append('low_shift_{}'.format(i+1))\n",
    "    tmp_df['ts_date_id'] = tmp_df['ts_date_id'] - i - 1\n",
    "    stock_info = stock_info.merge(tmp_df, how='left', on='ts_date_id')\n",
    "\n",
    "stock_info.dropna(inplace=True)\n",
    "\n",
    "for i in range(5):\n",
    "    stock_info['high_shift_{}'.format(i+1)] = (stock_info['high_shift_{}'.format(i+1)] - stock_info['close']) / stock_info['close']\n",
    "    stock_info['low_shift_{}'.format(i+1)] = (stock_info['low_shift_{}'.format(i+1)] - stock_info['close']) / stock_info['close']\n",
    "\n",
    "tmp_array = stock_info[use_col].values\n",
    "max_increse = np.max(tmp_array, axis=1)\n",
    "min_increse = np.min(tmp_array, axis=1)\n",
    "stock_info['label_max'] = max_increse\n",
    "stock_info['label_min'] = min_increse\n",
    "stock_info['label_final'] = (stock_info['label_max'] > 0.06) & (stock_info['label_min'] > -0.03)\n",
    "stock_info['label_final'] = stock_info['label_final'].apply(lambda x: int(x))\n",
    "stock_info = stock_info.reset_index()\n",
    "stock_info.drop('index', axis=1, inplace=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1.5 模型训练\n",
    "\n",
    "模型数据输入准备：这里我们选取了18年7月1日至21年12月31日的数据作为训练集，22年1月1号至22年6月30号的数据作为验证集，22年7月1日至23年6月30日的数据作为回测数据。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 86,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "trn_col = ['open', 'high', 'low', 'close', 'pre_close', 'change', 'pct_chg', 'vol', 'amount', 'ts_code_id'] + feature_col\n",
    "label = 'label_final'\n",
    "trn_date_min = 20180701\n",
    "trn_date_max = 20211231\n",
    "val_date_min = 20220101\n",
    "val_date_max = 20220630\n",
    "test_date_min = 20220701\n",
    "test_date_max = 20230630\n",
    "\n",
    "trn_data_idx = (stock_info['trade_date'] >= trn_date_min) & (stock_info['trade_date'] <= trn_date_max)\n",
    "val_data_idx = (stock_info['trade_date'] >= val_date_min) & (stock_info['trade_date'] <= val_date_max)\n",
    "test_data_idx = (stock_info['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info['trade_date'] <= test_date_max)\n",
    "\n",
    "trn = stock_info[trn_data_idx][trn_col].values\n",
    "trn_label = stock_info[trn_data_idx][label].values\n",
    "\n",
    "val = stock_info[val_data_idx][trn_col].values\n",
    "val_label = stock_info[val_data_idx][label].values \n",
    "\n",
    "test = stock_info[test_data_idx][trn_col].values\n",
    "test_label = stock_info[test_data_idx][label].values"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 87,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "rate of 0: 0.7954, rate of 1: 0.2046\n",
      "trn data:2402113, val data:358934, test data:743100\n",
      "number of features:19\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print('rate of 0: %.4f, rate of 1: %.4f' % (np.sum(trn_label==0)/len(trn_label), np.sum(trn_label==1)/len(trn_label)))\n",
    "print('trn data:%d, val data:%d, test data:%d' % (len(trn), len(val), len(test)))\n",
    "print('number of features:%d' % len(trn_col))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 108,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 模型训练及评价\n",
    "import lightgbm as lgb\n",
    "from sklearn import metrics\n",
    "\n",
    "params = {\n",
    "        'learning_rate': 1e-3,\n",
    "        'boosting_type': 'gbdt',\n",
    "        'objective': 'binary',\n",
    "        'metric': 'mse',\n",
    "        'num_leaves':128,\n",
    "        'feature_fraction': 0.8,\n",
    "        'bagging_fraction': 0.8,\n",
    "        'bagging_freq': 5,\n",
    "        'seed': 1,\n",
    "        'bagging_seed': 1,\n",
    "        'lambda_l1': 0.1,\n",
    "        'feature_fraction_seed': 7,\n",
    "        'min_data_in_leaf': 20,\n",
    "        'nthread': -1,\n",
    "        'verbose': -1\n",
    "    }\n",
    "\n",
    "trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label)\n",
    "val_data = lgb.Dataset(val, val_label)\n",
    "num_round = 2000\n",
    "clf = lgb.train(params, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data])\n",
    "            \n",
    "oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration)\n",
    "test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1.6 模型评价"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 验证集\n",
    "\n",
    "接下来，我们用混淆矩阵和敏感度来评估模型在验证集和测试集中的效果。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 109,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.8009522642045613\n",
      "[[287418     58]\n",
      " [ 71387     71]]\n",
      "sensitivity:0.550\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "oof_lgb_final = np.round(oof_lgb)\n",
    "print(metrics.accuracy_score(val_label, oof_lgb_final))\n",
    "print(metrics.confusion_matrix(val_label, oof_lgb_final))\n",
    "tp = np.sum(((oof_lgb_final == 1) & (val_label == 1)))\n",
    "pp = np.sum(oof_lgb_final == 1)\n",
    "print('sensitivity:%.3f'% (tp/(pp)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在验证集中，模型敏感度为0.550，意思就是选了100个股票，55支股票在未来5天涨幅能达到5%。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 测试集\n",
    "\n",
    "在测试集中，我们调了阈值，模型敏感度为0.769。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 110,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.8282653747813215\n",
      "[[615464      6]\n",
      " [127610     20]]\n",
      "sensitivity:0.769\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "thresh_hold = 0.6\n",
    "oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold\n",
    "print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final))\n",
    "print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final))\n",
    "tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1)))\n",
    "pp = np.sum(oof_test_final == 1)\n",
    "print('sensitivity:%.3f'% (tp/(pp)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "这里我们假设在每天即将收盘的时候买入股票（在即将收盘的时候可以利用获取的实时行情来选股，获取的各项指标可以近似为当日收盘后的指标）。所以，在测试集中选出来的股票并不一定能买入，因为会有一些涨停股票，这里我们需要筛选掉一些涨停股票。\n",
    "\n",
    "在筛选的时候我们直接判断当日收盘价是否等于当日最高价。尝试过先判断是否ST，再判断涨幅，但是现在不是ST的之前可能是ST。（这个筛选后期可以改进）"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 117,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == 1).reshape(-1)\n",
    "test_all_idx = np.argwhere(test_data_idx).reshape(-1)\n",
    "\n",
    "# 查看选了哪些股票\n",
    "tmp_col = ['ts_code', 'name', 'trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'pre_close',\n",
    "       'change', 'pct_chg', 'amount', 'is_ST', 'label_max', 'label_min', 'label_final']\n",
    "# stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]]\n",
    "\n",
    "tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index()\n",
    "# idx_tmp = tmp_df['is_ST'] == 0\n",
    "# tmp_df.loc[idx_tmp, 'is_limit_up'] = (((tmp_df['close'][idx_tmp]-tmp_df['pre_close'][idx_tmp]) / tmp_df['pre_close'][idx_tmp]) > 0.095)\n",
    "# idx_tmp = tmp_df['is_ST'] == 1\n",
    "# tmp_df.loc[idx_tmp, 'is_limit_up'] = (((tmp_df['close'][idx_tmp]-tmp_df['pre_close'][idx_tmp]) / tmp_df['pre_close'][idx_tmp]) > 0.047)\n",
    "\n",
    "tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high']\n",
    "\n",
    "buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index()\n",
    "buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)"
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    "统计了一下，一共有8支股票在未来可以选择，3支股票能够有5%以上收益。"
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       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>001266.SZ</td>\n",
       "      <td>宏英智能</td>\n",
       "      <td>20220715</td>\n",
       "      <td>28.61</td>\n",
       "      <td>31.77</td>\n",
       "      <td>28.61</td>\n",
       "      <td>30.03</td>\n",
       "      <td>31.79</td>\n",
       "      <td>-1.76</td>\n",
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       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>002118.SZ</td>\n",
       "      <td>*ST紫鑫</td>\n",
       "      <td>20230421</td>\n",
       "      <td>1.45</td>\n",
       "      <td>1.57</td>\n",
       "      <td>1.45</td>\n",
       "      <td>1.55</td>\n",
       "      <td>1.61</td>\n",
       "      <td>-0.06</td>\n",
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       "      <td>148677.359</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>0.090323</td>\n",
       "      <td>-0.045161</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>002157.SZ</td>\n",
       "      <td>*ST正邦</td>\n",
       "      <td>20221031</td>\n",
       "      <td>3.29</td>\n",
       "      <td>3.54</td>\n",
       "      <td>3.29</td>\n",
       "      <td>3.50</td>\n",
       "      <td>3.66</td>\n",
       "      <td>-0.16</td>\n",
       "      <td>-4.3716</td>\n",
       "      <td>378127.452</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>0.191429</td>\n",
       "      <td>0.002857</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>003007.SZ</td>\n",
       "      <td>直真科技</td>\n",
       "      <td>20230426</td>\n",
       "      <td>23.16</td>\n",
       "      <td>24.50</td>\n",
       "      <td>23.16</td>\n",
       "      <td>23.84</td>\n",
       "      <td>25.36</td>\n",
       "      <td>-1.52</td>\n",
       "      <td>-5.9937</td>\n",
       "      <td>120034.276</td>\n",
       "      <td>0</td>\n",
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       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>600766.SH</td>\n",
       "      <td>*ST园城</td>\n",
       "      <td>20230420</td>\n",
       "      <td>12.52</td>\n",
       "      <td>13.00</td>\n",
       "      <td>12.33</td>\n",
       "      <td>12.99</td>\n",
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       "      <td>1</td>\n",
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       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>603025.SH</td>\n",
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       "      <td>16.89</td>\n",
       "      <td>15.82</td>\n",
       "      <td>16.55</td>\n",
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       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>603768.SH</td>\n",
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       "      <td>18.11</td>\n",
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       "      <td>0</td>\n",
       "      <td>False</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>605255.SH</td>\n",
       "      <td>天普股份</td>\n",
       "      <td>20221223</td>\n",
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       "      <td>15.00</td>\n",
       "      <td>13.91</td>\n",
       "      <td>14.78</td>\n",
       "      <td>15.46</td>\n",
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       "      <td>-0.075101</td>\n",
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       "      <td>False</td>\n",
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       "</table>\n",
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       "     ts_code   name  trade_date   open   high    low  close  pre_close  \\\n",
       "0  001266.SZ   宏英智能    20220715  28.61  31.77  28.61  30.03      31.79   \n",
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    "1. [选股策略搭建（三）（量化模型搭建）](https://mp.weixin.qq.com/s/LLE3Oe8x13BdAqjCs4Geqw)\n",
    "2. [Tushare 官网](https://tushare.pro/document/2?doc_id=25)"
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